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洪泛平原农村居民地空间分布特征定量研究及应用探讨 总被引:23,自引:2,他引:23
通过对影响居民地空间分布因素的分析,探讨了洪泛平原农村居民地空间分布特征;利用地理信息系统技术对不同高程带内居民地分布规模、等级和空间分布密度作了定量研究,得到了居民地空间分布密度和人口空间分布密度参数;并结合洪灾淹没区居民地损失的估算,对研究结果的应用作了探讨。 相似文献
5.
贵州红枫湖纹理沉积物中近代气温记录 总被引:7,自引:0,他引:7
本通过红枫湖纹理沉积物柱芯碳酸盐特征剖面与流域气温资料对比、沉积纹理年代校正以及早期成岩化学过程对碳酸盐沉积记录的改造作用等方面的研究,表明湖泊碳酸盐沉积记录基本不受早期成岩作用的影响,碳酸钙含量和CaO/MgO·Al2O3比值可作为湖泊沉物中具高分辨率、短时间尺度的气温变化的代用指标。 相似文献
6.
利用新疆干旱区地理环境、气候特征对工业有害废物填埋处置场的选址、设计特点及安全性预测等问题进行了研究,以某工厂有害废渣填埋处置场为例结合有关固体废物安全填埋研究课题成果,对干旱区与湿润区有害固体废物填埋工作的特点做了分析对比,对填埋处置场(坑)的设计计算及安全性预测等提出了创新的观点和方法.对于在干旱、半干旱区既安全又经济地进行有害废物填埋工作有较高的参考价值. 相似文献
7.
黄河源地区草地退化空间特征 总被引:54,自引:4,他引:54
利用黄河源地区1985年和2000年1:100000土地利用/覆被数据,结合1:250000DEM、道路和居民点数据与野外调查资料,分析草地退化与坡向、海拔及距道路和居民点距离之间的关系.探讨黄河源区15年间土地覆被变化特征与规律。结果表明,退化草地占源区总面积的8.24%,冬春季牧场退化率显著高于夏季牧场:草地退化是黄河源区研究时段内土地利用/覆被变化最主要的特征。草地退化表现为:①阳坡退化率高于阴坡;②受人口密度影响,草地退化率与海拔高度成反比,相关系数为.0.925;③距离居民点越近。退化率越高。尤其当与居民点距离≤12km时,草地退化率与其相关系数高达-0.996;④在距道路4km以内.草地退化率与道路距离成反比.相关系数高达-0.978。1985年以来,源区的草地退化有自然因素的影响.但人类活动的影响仍起主导作用。科学地减少当地居民对草地的过分依赖是解决脆弱的江河源区环境退化的根本。 相似文献
8.
哈大齐工业走廊经济与环境协调发展评价指标体系——基于脆弱性视角的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用聚类分析与方差分析相结合并借助碎石图的方法,并结合哈大齐工业走廊建设的特点,建立了包括经济和环境两大系统的一整套评价指标体系,在此基础上,构建了脆弱性评价模型及分级标准,并对哈大齐三个城市的经济与环境协调发展系统进行了评价。结果表明:(1)该指标体系构建方法较好的解决了指标在选取时的信息重叠和筛选后的指标存在片面性的问题;(2)哈大齐三个城市经济与环境协调发展系统综合脆弱性总体上随着城市的发展由重度脆弱逐渐过渡到轻度脆弱状态,且经济系统脆弱性基本好于环境系统脆弱性;(3)2007年,制约哈尔滨经济与环境协调发展系统脆弱性主要是环境治理指数,制约大庆和齐齐哈尔的主要是环境污染指数。 相似文献
9.
青藏高原高寒草地净初级生产力(NPP)时空分异 总被引:11,自引:2,他引:11
基于1982-2009 年间的遥感数据和野外台站生态实测数据,利用遥感生产力模型(CASA模型) 估算青藏高原高寒草地植被净初级生产力(NPP),分别从地带属性(自然地带、海拔高程、经纬度)、流域、行政区域(县级) 等方面对其时空变化过程进行分析,阐述了1982 年以来青藏高原高寒草地植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明:① 青藏高原高寒草地NPP多年均值的空间分布表现为由东南向西北逐渐递减;1982-2009 年间,青藏高原高寒草地的年均总NPP为177.2×1012 gC·yr-1,单位面积年均植被NPP为120.8 gC·m-2yr-1;② 研究时段内,青藏高原高寒草地年均NPP 在112.6~129.9 gC·m-2yr-1 间,呈波动上升的趋势,增幅为13.3%;NPP 增加的草地占草地总面积的32.56%、减少的占5.55%;③ 青藏高原多数自然地带内的NPP呈增加趋势,仅阿里山地半荒漠、荒漠地带NPP呈轻微减低趋势,其中高寒灌丛草甸地带和草原地带的NPP增长幅度明显大于高寒荒漠地带;年均NPP增加面积比随着海拔升高呈现"升高—稳定—降低"的特点,而降低面积比则呈现"降低—稳定—升高"的特征;④ 各主要流域草地年均植被NPP均呈现增长趋势,其中黄河流域增长趋势显著且增幅最大。植被NPP和盖度及生长季时空变化显示,青藏高原高寒草地生态系统健康状况总体改善局部恶化。 相似文献
10.
为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。 相似文献